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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Poo-Reum Lee (Kangwon National University) Yoon Kim (Kangwon National University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제22권 제12호(통권 제165호)
발행연도
2017.12
수록면
63 - 68 (6page)

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In this paper, we propose a bounding box prediction algorithm using multiple probability maps to improve object detection result of object detector. Although the performance of object detectors has been significantly improved, it is still not perfect due to technical problems and lack of learning data. Therefore, we use the result correction method to obtain more accurate object detection results. In the proposed algorithm, the preprocessed bounding box created as a result of object detection by the object detector is clustered in various form, and a conditional probability is given to each cluster to make multiple probability map. Finally, multiple probability map create new bounding box of object using morphological elements. Experiment results show that the newly predicted bounding box reduces the error in ground truth more than 45% on average compared to the previous bounding box.

목차

Abstract
I. Introduction
II. Background Cut
III. The Proposed Scheme
IV. Experiment Results
V. Conclusions
REFERENCES

참고문헌 (12)

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